碩士學位論文開題報告(2)

　　三、論文預期成果的理論意義和應用價值

　　本項目研究的理論意義表現在：

　　(1) 探索新的技術創新預測和評估技術，豐富和完善技術創新預測和評估方法體系;

　　(2) 將神經網絡技術引入技術創新的預測和評估，有利于推動技術創新預測和評估方法的發展。

　　本項目研究的應用價值體現在：

　　(1) 提供一種基于多因素的技術創新定量預測技術，有利于提高預測的正確性;

　　(2)提供一種基于BP神經網絡的綜合評估方法，有利于提高評估的科學性;

　　(3) 為企業的技術創新預測和評估工作提供新的方法論和實用技術。

　　四、課題研究的主要內容

　　研究目標：

　　以BP神經網絡模型為基礎研究基于多因素的技術創新預測和評估模型，并建立科學的預測和評估指標體系及設計相應的模型計算方法，結合企業的具體實際，對指標和模型體系進行實證分析，使研究具有一定的理論水平和實用價值。

　　研究內容：

　　1、影響企業技術創新預測和評佑的相關指標體系確定及其量化和規范化。從企業的宏觀環境和微觀環境兩個方面入手，密切結合電子商務和知識經濟對企業技術創新的影響，系統綜合地分析影響產品技術創新的各相關因素，建立科學的企業技術創新預測和評估指標體系，并研究其量化和規范化的原則及方法。

　　2、影響技術創新預測和評估各相關指標的相對權重確定。影響技術創新發展和變化各相關因素在輸入預測和評估模型時，需要一組決定其相對重要性的初始權重，權重的確定需要基本的原則作支持。

　　3、基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型研究。 根據技術創新預測的特點，以BP神經網絡為基礎，構建基于多因素的技術創新預測和評估模型。

　　4、基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型計算方法設計。根據基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型的基本特點，設計其相應的計算方法。

　　5、基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型學習樣本設計。根據相關的歷史資料，構建基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型的學習樣本，對預測和評估模型進行自學習和訓練，使模型適合實際情況。

　　6、基于BP神經網絡的技術創新預測和評估技術的實證研究。以一般企業的技術創新預測與評估工作為背景，對基于BP神經網絡的技術創新預測和評估技術進行實證研究。

　　創新點：

　　1、建立一套基于電子商務和知識經濟的技術創新預測和評估指標體系。目前，在技術創新的預測和評估指標體系方面，一種是采用傳統的指標體系，另一種是采用國外先進國家的指標體系，如何結合我國實際當前經濟形勢，參考國外先進發達國家的研究工作，建立一套適合于我國企業技術創新預測和評估指標體系，此為本研究要做的首要工作，這是一項創新。

　　2、研究基于BP神經網絡的技術創新預測和評估模型及其計算方法。神經網絡技術具有并行分布處理、自學習、自組織、自適應和容錯性等優良性能，能較好地處理基于多因素、非線性和不確定性預測和評估的現實問題，本項目首次將神經網絡技術引入企業的技術創新預測和評估，這也是一項創新。

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